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CARD：把解题轨迹转化为教学轨迹的推理蒸馏框架
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AI 综述
2026年10月28日，arXiv cs.AI 发布论文，提出认知对齐推理蒸馏框架 CARD。该框架基于强化学习，把大推理模型的解题轨迹直接转换为贴合学生模型认知水平的教学轨迹，无需昂贵重采样；优化时使用分布对齐奖励与逻辑连贯奖励两个信号，以减少误导性的失败推理步骤。报道称，在多个学生模型与设置上，CARD 的域内蒸馏效果优于原始教师轨迹，域外性能提升明显，代码已公开。目前尚无独立复现或第三方评测的报道。
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最新进展10月28日 12:00
CARD 框架论文公开，代码已发布，称域内蒸馏优于原始教师轨迹。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AI从解题轨迹到教学轨迹：认知对齐推理蒸馏框架 CARD
CARD 是一个基于 RL 的认知对齐推理蒸馏框架，把大推理模型的解题轨迹直接转换为贴合学生模型认知的教学轨迹，无需昂贵重采样。它通过分布对齐奖励与逻辑连贯奖励两个信号优化，减少误导性的失败推理步骤。在多个学生模型与设置上，CARD 的域内蒸馏效果优于原始教师轨迹，域外性能提升明显，代码已公开。
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